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工作职责：
1. 主导大规模语言模型（LLM）与多模态大模型的核心算法研发及优化工作，涵盖模型结构创新、预训练/指令微调/对齐方法（如RLHF）、高效训练策略（如PEFT）、模型轻量化与加速、长序列建模、知识融合技术（如RAG）等关键技术方向。
2. 深入理解业务场景，推动大模型的实际应用落地：基于具体业务需求，开展模型的定制化调整、精细化训练与性能提升，设计并实施面向特定应用场景的模型解决方案，持续优化效果、稳定性与运行效率。
3. 构建并迭代AI Agent系统：利用大模型能力，设计和开发智能代理的关键功能模块（如任务规划、记忆机制、工具调用、多智能体协同等），推进Agent技术在实际业务中的创新实践。
4. 负责算法从需求到上线的全流程管理：包括需求拆解、方案设计、数据处理、模型训练与评估、性能调优、工程部署及后续监控与迭代，保障算法稳定高效地支持产品运行。
5. 关注人工智能前沿动态：持续跟踪大模型、智能体等相关领域的最新研究成果，评估新技术的可行性与应用价值，推动先进技术在产品中的转化与落地，维持团队的技术领先性。
6. 技术积累与内部共享：输出高质量的技术文档、架构设计与实验分析报告，积极参与团队内的知识传递与技术能力建设。
岗位要求：
1. 具备3至5年相关工作经验，硕士及以上学历，专业方向为计算机科学、人工智能、软件工程、电子工程、数学、统计学或相近领域。
2. 核心技术能力：
- 熟悉自然语言处理（NLP）与多模态学习的基本理论与前沿进展。
- 拥有扎实的大模型实战经验：掌握主流大模型（如Transformer系列）的原理、结构、训练与推理流程。
- 精通至少一种主流分布式训练框架的使用方式与底层机制。
- 理解AI Agent核心模块（如规划、记忆、工具集成等）及其典型架构，具备实际构建Agent系统经验者优先。
3. 工程实现能力：熟练掌握Python编程，熟悉Linux开发环境，具备较强的算法实现与调试能力；有模型部署、推理性能优化经验者更佳。
数据处理能力：熟悉大规模数据处理流程，掌握数据清洗与增强技术，对数据质量具备良好判断力。
4. 具备出色的跨团队协作与沟通能力，展现出技术引领潜力；热爱技术，自我驱动，具备优秀的问题分析与解决能力，富有团队合作意识，表达清晰，责任心强，能够适应较高强度的工作节奏。
优先考虑：
1. 在大模型预训练、指令微调、参数高效微调（PEFT）、对齐算法（RLHF/DPO）等方面有深入研究或项目实践。
2. 具备检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）应用、多模态大模型、模型压缩与量化等方向的实际落地经验。
3. 在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR等顶级AI会议或期刊上发表过相关论文。
1. 主导大规模语言模型（LLM）与多模态大模型的核心算法研发及优化工作，涵盖模型结构创新、预训练/指令微调/对齐方法（如RLHF）、高效训练策略（如PEFT）、模型轻量化与加速、长序列建模、知识融合技术（如RAG）等关键技术方向。
2. 深入理解业务场景，推动大模型的实际应用落地：基于具体业务需求，开展模型的定制化调整、精细化训练与性能提升，设计并实施面向特定应用场景的模型解决方案，持续优化效果、稳定性与运行效率。
3. 构建并迭代AI Agent系统：利用大模型能力，设计和开发智能代理的关键功能模块（如任务规划、记忆机制、工具调用、多智能体协同等），推进Agent技术在实际业务中的创新实践。
4. 负责算法从需求到上线的全流程管理：包括需求拆解、方案设计、数据处理、模型训练与评估、性能调优、工程部署及后续监控与迭代，保障算法稳定高效地支持产品运行。
5. 关注人工智能前沿动态：持续跟踪大模型、智能体等相关领域的最新研究成果，评估新技术的可行性与应用价值，推动先进技术在产品中的转化与落地，维持团队的技术领先性。
6. 技术积累与内部共享：输出高质量的技术文档、架构设计与实验分析报告，积极参与团队内的知识传递与技术能力建设。
岗位要求：
1. 具备3至5年相关工作经验，硕士及以上学历，专业方向为计算机科学、人工智能、软件工程、电子工程、数学、统计学或相近领域。
2. 核心技术能力：
- 熟悉自然语言处理（NLP）与多模态学习的基本理论与前沿进展。
- 拥有扎实的大模型实战经验：掌握主流大模型（如Transformer系列）的原理、结构、训练与推理流程。
- 精通至少一种主流分布式训练框架的使用方式与底层机制。
- 理解AI Agent核心模块（如规划、记忆、工具集成等）及其典型架构，具备实际构建Agent系统经验者优先。
3. 工程实现能力：熟练掌握Python编程，熟悉Linux开发环境，具备较强的算法实现与调试能力；有模型部署、推理性能优化经验者更佳。
数据处理能力：熟悉大规模数据处理流程，掌握数据清洗与增强技术，对数据质量具备良好判断力。
4. 具备出色的跨团队协作与沟通能力，展现出技术引领潜力；热爱技术，自我驱动，具备优秀的问题分析与解决能力，富有团队合作意识，表达清晰，责任心强，能够适应较高强度的工作节奏。
优先考虑：
1. 在大模型预训练、指令微调、参数高效微调（PEFT）、对齐算法（RLHF/DPO）等方面有深入研究或项目实践。
2. 具备检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）应用、多模态大模型、模型压缩与量化等方向的实际落地经验。
3. 在NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、EMNLP、CVPR等顶级AI会议或期刊上发表过相关论文。
2026-06-26 14:16
IP属地：北京
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